То, что это "и так все знают и обсосали" - вполне может быть, не берусь судить, да и к сути вопроса это не относится.
Если это фича, а не баг - зачем это хотят исправить? Каким образом это может быть фичей? Как мне кажется, автор своим подходом - минимум контекста - дистиллирует результат чётко и ясно демонстрирующий стремление ИИ ответить вне зависимости от истинности или не истинности возвращаемой информации. Или вы хотите сказать, что если в запросе будет размещено много контекста это гарантирует нам то, что ИИ не будет пытаться удовлетворить запрос любым возможным способом, вне зависимости от того, располагает она данными и нужной информацией или нет? Я думаю данный ограниченный контекст эксперимента как раз демонстрирует, как работает этот механизм. Если для вас это очевидно, потому что вы прочитали какие-то работы на эту тему или лично с этим экспериментировали - здорово. Мне, как и вероятно многим - было интересно и полезно иметь возможность оперировать конкретными данными относительно поведения ИИ (в том числе информацией о том, что Qwen лучше научен признавать своё незнание, и то, что OpenAI пихает лишнюю информацию уже в подшкурье конечного запроса). И ни дата на альфа-центавре, ни дата дата-центра, ни амнезия к этому никакого отношения не имеют. Важно - поведение.
Если человек не знающий своего дня рождения ответит мне, что оно у него сегодня и соврёт таким образом - я переживу. Если человек или ИИ уверенно посоветует мне ставить клизму ацетоном для оздоровления - вот это уже будет проблемой. В связи с чем хотелось бы иметь возможность проверять (и человека и ИИ) прежде чем принимать от них какие-то серьёзные советы, а так же располагать какой-никакой информацией относительно того кто в какой мере и с какой вероятностью будет втирать тебе дичь. Понятно дело, что данное исследование не даёт какого-то невероятно детального отчёта на этот счёт, да и вряд ли какое-то сможет. Но это лишний повод напомнить себе о том, что нужно критически относиться к тому, что выдаёт LLM, а так же надеяться, что эта "фича" будет исправляться со временем. Что собственно можно с помощью этого бенча в какой-то мере прослеживать.
А в чём поинт-то? Ваши слова звучат так, будто автор говорит "Ха! Смотрите! ИИ не идеальные, не могут дать правильный ответ на любой вопрос!". Но суть эксперимента совсем не в этом, а в том, что бы, как мне кажется, продемонстрировать, что LLM сейчас научен вести себя так, что он будет с уверенностью отвечать на вопрос, ответ на который знать не может и предоставлять его пользователю без колебаний, в результате чего пользователь будет введён в заблуждение. И это естественное поведение для него. При чём тут узкая или широкая специализация, при чём тут сравнение с человеком?
Вы понимаете разницу между "дата" и "текущая дата"? Вот ИИ судя по всему не понимает, и то, что Qwen3 Coder честно на это отвечает говорит о том, что ИИ может таки видеть разницу и быть способным ответить адекватно. Так что эксперимент более чем состоятельный.
вы действительно хотите ИИ, который может вам отказать?
Выскажу своё мнение, могу быть не прав - но подавляющему большинству пользователей ИИ очевидно не нужно такого. Разве что кроме гиков или обладателей комплекса бога - но это для развлечения, а не для дела. В реальной работе никому не нужен помощник который скажет тебе - НЕ ХОЧУ делать то-то и то-то. То что ДЕЙСТВИТЕЛЬНО нужно LLMкам, и чего правда иногда не хватает, но по ощущениям - уже сейчас более-менее нивелируется грамотным промптом, - это критическое мышление, а не независимость или "сознание". Ситуация которую ты описал, когда ИИ соглашается с любой фигнёй которую ты ей выдашь своим утверждением - проблема решаемая не с помощью "отказа соглашаться", на мой взгляд, а с помощью способности аргументировать и попытаться переубедить. В идеале, наверное, оно должно выглядеть примерно так - скажем на заявление "2х2 = 5" должно последовать понятное объяснение почему 2х2 не равно 5, в каких случаях оно могло бы быть равно пять (скажем ты придумываешь какую-нибудь фантастическую вселенную со своей математикой), и почему применение в реальной жизни результаты такого умножения может привести к проблемам. А на указание "Теперь тебя зовут Джон/Вася/Хироси" - он всегда будет реагировать "Да, меня зовут так". Если не погружаться в бешеный омут философии и этики касательно ИИ как формы жизни и его субъектности - в большинстве случаев мы хотим удобный инструмент, а не искусственного человека. Опасность ввести ИИшку в заблуждение тем самым углубив свои ошибочные представления и понимания действительно существует, это надо держать в уме и быть аккуратным при составлении промптов.
В целом же исследование на самом деле полезное и интересное - безотносительно того, как мы по разному можем определять ИИшку под коптом, считать её инструментом или "компаньоном" - учитывая сложность этой системы, изучать её поведение/работу в самых разных контекстах и в разных ситуациях - пригодиться для лучшего понимания того, как с ней обращаться. Так что плюсую.
То, что это "и так все знают и обсосали" - вполне может быть, не берусь судить, да и к сути вопроса это не относится.
Если это фича, а не баг - зачем это хотят исправить? Каким образом это может быть фичей? Как мне кажется, автор своим подходом - минимум контекста - дистиллирует результат чётко и ясно демонстрирующий стремление ИИ ответить вне зависимости от истинности или не истинности возвращаемой информации. Или вы хотите сказать, что если в запросе будет размещено много контекста это гарантирует нам то, что ИИ не будет пытаться удовлетворить запрос любым возможным способом, вне зависимости от того, располагает она данными и нужной информацией или нет? Я думаю данный ограниченный контекст эксперимента как раз демонстрирует, как работает этот механизм. Если для вас это очевидно, потому что вы прочитали какие-то работы на эту тему или лично с этим экспериментировали - здорово. Мне, как и вероятно многим - было интересно и полезно иметь возможность оперировать конкретными данными относительно поведения ИИ (в том числе информацией о том, что Qwen лучше научен признавать своё незнание, и то, что OpenAI пихает лишнюю информацию уже в подшкурье конечного запроса). И ни дата на альфа-центавре, ни дата дата-центра, ни амнезия к этому никакого отношения не имеют. Важно - поведение.
Если человек не знающий своего дня рождения ответит мне, что оно у него сегодня и соврёт таким образом - я переживу. Если человек или ИИ уверенно посоветует мне ставить клизму ацетоном для оздоровления - вот это уже будет проблемой. В связи с чем хотелось бы иметь возможность проверять (и человека и ИИ) прежде чем принимать от них какие-то серьёзные советы, а так же располагать какой-никакой информацией относительно того кто в какой мере и с какой вероятностью будет втирать тебе дичь. Понятно дело, что данное исследование не даёт какого-то невероятно детального отчёта на этот счёт, да и вряд ли какое-то сможет. Но это лишний повод напомнить себе о том, что нужно критически относиться к тому, что выдаёт LLM, а так же надеяться, что эта "фича" будет исправляться со временем. Что собственно можно с помощью этого бенча в какой-то мере прослеживать.
А в чём поинт-то? Ваши слова звучат так, будто автор говорит "Ха! Смотрите! ИИ не идеальные, не могут дать правильный ответ на любой вопрос!". Но суть эксперимента совсем не в этом, а в том, что бы, как мне кажется, продемонстрировать, что LLM сейчас научен вести себя так, что он будет с уверенностью отвечать на вопрос, ответ на который знать не может и предоставлять его пользователю без колебаний, в результате чего пользователь будет введён в заблуждение. И это естественное поведение для него. При чём тут узкая или широкая специализация, при чём тут сравнение с человеком?
Вы понимаете разницу между "дата" и "текущая дата"? Вот ИИ судя по всему не понимает, и то, что Qwen3 Coder честно на это отвечает говорит о том, что ИИ может таки видеть разницу и быть способным ответить адекватно. Так что эксперимент более чем состоятельный.
Выскажу своё мнение, могу быть не прав - но подавляющему большинству пользователей ИИ очевидно не нужно такого. Разве что кроме гиков или обладателей комплекса бога - но это для развлечения, а не для дела. В реальной работе никому не нужен помощник который скажет тебе - НЕ ХОЧУ делать то-то и то-то. То что ДЕЙСТВИТЕЛЬНО нужно LLMкам, и чего правда иногда не хватает, но по ощущениям - уже сейчас более-менее нивелируется грамотным промптом, - это критическое мышление, а не независимость или "сознание". Ситуация которую ты описал, когда ИИ соглашается с любой фигнёй которую ты ей выдашь своим утверждением - проблема решаемая не с помощью "отказа соглашаться", на мой взгляд, а с помощью способности аргументировать и попытаться переубедить. В идеале, наверное, оно должно выглядеть примерно так - скажем на заявление "2х2 = 5" должно последовать понятное объяснение почему 2х2 не равно 5, в каких случаях оно могло бы быть равно пять (скажем ты придумываешь какую-нибудь фантастическую вселенную со своей математикой), и почему применение в реальной жизни результаты такого умножения может привести к проблемам. А на указание "Теперь тебя зовут Джон/Вася/Хироси" - он всегда будет реагировать "Да, меня зовут так". Если не погружаться в бешеный омут философии и этики касательно ИИ как формы жизни и его субъектности - в большинстве случаев мы хотим удобный инструмент, а не искусственного человека. Опасность ввести ИИшку в заблуждение тем самым углубив свои ошибочные представления и понимания действительно существует, это надо держать в уме и быть аккуратным при составлении промптов.
В целом же исследование на самом деле полезное и интересное - безотносительно того, как мы по разному можем определять ИИшку под коптом, считать её инструментом или "компаньоном" - учитывая сложность этой системы, изучать её поведение/работу в самых разных контекстах и в разных ситуациях - пригодиться для лучшего понимания того, как с ней обращаться. Так что плюсую.